报错截图网上有很多关于这个错误的解决方法，出错原因都不一样。我的出错原因：def step(self, X, Y):X = X.flatten(1)b, _ = X.shapedeltaW = self.lr * (torch.mm(X.T,Y) - self.inhibit)/bself.weight.data.add_(deltaW)这里我的X，Y是输入，模型用了GPU。在输入时，X转到GPU

一般是数据的问题，可以考虑数据归一化，或者加BatchNorm层

一般是数据的问题，可以考虑数据归一化，或者加BatchNorm层

报错如图：解决方法：将 num_workers = 2, 改成num_workers = 0dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=1, shuffle=True, num_workers=2, pin_memory=gpu)

import torchfrom torchstat import statimport torchvision.models as modelsnet = models.vgg11()stat(net,(3,224,224))# (3,224,224)表示输入图片的尺寸使用 torchstat库结果为：

因为要对网络里的layer操作，所以网络层命名发生了一些改变LeNet5.pyimport torch.nn as nnimport numpy as npimport torchfrom collections import OrderedDict#定义lenet5class LeNet5(nn.Module):def __init__(self, num_clases=10):super(Le

一、实验内容模拟两个神经元的连接，突触前神经元分别传递兴奋性和抑制性信号给突触后神经元。二、实验结果：兴奋性：图 1兴奋性抑制性：图 2抑制性代码运行mimi.py，其中type为0是抑制性，type为1是兴奋性Neuron.pyimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom Synapsis import Synapsis as Syn

最近投稿文章，要求图片至少为300dpi，但我的图片只有96。使用PS修改的方法：1.点击图像2.点击下拉菜单中的图像大小不选择重新采样，把分辨率设置为300（原来72），确定3. 点击文件，存储为选择tif。注意不要选择png等格式，会发现dpi还是原来的。...